¿CÓMO SERÁ EN 10 AÑOS?

Inteligencia Artificial y sus capacidades para el futuro

Por Arantxa Herranz

Parece que el término Inteligencia Artificial no se nos cae de la boca desde hace un par de años, pero lo cierto es que fue en 1956 cuando un profesor universitario, John McCarthy, lo acuñó en una coferenecia académica. Aunque las Leyes de Turin y de Asimov son de 1950, tuvo que esperar 6 años para acuñar este término y referirse a ese conjunto de tecnologías con las que se pretende que las máquinas sean inteligentes.

Desde entonces, seis décadas después, los avances han sido llamativos: ordenadores capaces de ganar a campeones de ajedrez, máquinas que aprenden solas, coches que se conducen solos…

Pero, ¿qué será realmente la Inteligencia Artificial capaz de hacer dentro de 10 años? ¿Seguiremos llamando Inteligencia Artificial a la Inteligencia Artificial? ¿Qué hay de realidad en la ciencia ficción sobre estas tecnologías? Hemos hablado con varios expertos en la materia: Nuria Oliver ingeniera en telecomunicaciones y doctora por el Media Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts, Richard Benjamins, Data & IA Ambassador de Telefónica, Andres Torrubia, ingeniero y CEO de Fixr y Pedro Larrañaga, Catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid. Esto es lo que nos han contado.

Si hacer predicciones a futuro es difícil, hacerlo sobre una tecnología como la Inteligencia Artificial se vuelve aún más complicado incluso para los propios expertos que trabajan en su desarrollo.

Para entenderlo un poco mejor, Andrés Torrubia explica que todos los avances que estamos viendo a día de hoy provienen de la disciplina del deep learning o aprendizaje profundo. Una materia que, hace precisamente 10 años, “no funcionaba a nivel práctico. Esto nos da una visión de la complejidad de hacer predicciones a futuro, porque si hace 10 años me hubieras hecho esta misma pregunta, te hubiera contestado que estaba atascado”.

Los expertos que hemos consultado prefieren iniciar haciendo un repaso de lo que se ha conseguido en esta década para intentar vislumbrar de qué será capaz en unos años. Durante este tiempo, la tecnología ha aprendido a reconocer objetos y caras, a realizar análisis predictivos (que se aplican en anuncios o en medicina) o a generar juegos (tipo Pokemon Go).

Todos estos son modelos predictivos, pero también hay modelos generativos, los que son capaces de crear algo: escribir, pintar, o incluso inventar caras de personas, por ejemplo.

La conducción autónoma será viable

Nuria Oliver dice que si seguimos avanzando en las mismas áreas de los últimos 5 años, la conducción autónoma será realidad desde el punto de vista técnico. “Tendremos las habilidades técnicas para tener una conducción autónoma segura, aunque hay otros factores no tecnológicos que determinarán si es realidad o no en el mercado”, avanza. Richard Benjamins menciona, “En el futuro se podrán predecir los comportamientos de otros coches, conducidos por coches y personas, imitando lo que hacemos los humanos”

Diagnósticos y medicina personalizada

Medicina será, según estos expertos, otra de las áreas en las que más avances veremos. Aunque hoy en día sigue es una de las temáticas de las que más se habla, según Andrés Torrubia aún no está desplegada con todo su potencial, por lo que cuando este se produzca veremos importantes adelantes. “Hoy ya está ayudando en el diseño de fármacos, pero las moléculas tienen que pasar por ensayos clínicos. La IA diseñará moléculas, pese a que, con razón, sigue siendo un sector muy regulado”. La Inteligencia Artificial también ayudará a sugerir tratamientos. Según Richar Benjamins, en 10 años lo veremos muy desplegado y esto ayudará a la eficacia del médico. “Será una herramienta, no sustituye a este profesional”, subraya.

¿Sesgos? ¿Qué sesgos?

Tanto Torrubia como Richards explican que los sistemas de Inteligencia Artificial se basan en correlaciones, en búsqueda de patrones. Y ésa es, una de las grandes diferencias con la Inteligencia Humana y lo que acaba provocando algunos problemas, como los conocidos sesgos. “Las personas diferenciamos correlaciones de causa-efecto, pero las máquinas no”. Por eso los sistemas fallan y tienen sesgos. “Es lo que han visto y no entienden las relaciones causa efecto a día de hoy”.

Por eso, un área activa de investigación en los avances de IA en datos son las abordar las limitaciones de los sistemas existentes, como la discriminación y sesgos. “La aspiración es que al usar datos estos algoritmos no sufran los sesgos que tenemos los humanos”, detalla Oliver. “Nos damos cuenta de que los datos no son un reflejo objetivo de la realidad, sino que están sesgados. Y si le enseñas a un algoritmo esos sesgos, los puede maximizar”, avisa.

Y ese último melón es el que, precisamente, abren también algunos de estos expertos con los que hemos hablado. Nuria Oliver asegura que el desarrollo tecnológico es mucho más complejo que los algoritmos. “Debe estar contextualizada en una realidad y con impacto en la sociedad y en la vida de millones de personas. No se puede desarrollar de manera aislada. Hay un componente humano. No es solo capacidad técnica para ser más eficiente, sino también empatía, garantía de justicia”.

Lenguaje, escritura y otras comunicaciones La IA no tiene superpoderes

La IA se desarrollará tanto en los próximos años que seguramente nos cueste distinguir cuándo nos estamos comunicando con un humano y cuándo con una máquina.

Oliver asegura que una de las grandes promesas que se ve son las capacidades de interactuar con naturalidad a la tecnología. Es decir, hablarle a la tecnología y que nos entienda. “Ahora lo empezamos a poder hacer con asistentes y teléfonos. Cada vez irá mejorando más, porque hay muchas cosas que no entienden. El progreso en procesamiento del lenguaje natural será grande”, asegura esta experta.

Para eso, Andrés Torrubia explica que la tasa de acierto debe ser superior al 98%.

“Un 90% supone que en una de cada 10 palabras falla. Y a la mínima los asistentes no nos entienden. Pero en 10 años no, la interacción va a ser mucho más natural”, avanza este experto. Tanto que, en lugar de tener que adaptarnos nosotros a ellos serán ellos los que estén adaptados a nosotros.

No es lo que haga, es lo que debería ser

Según Pedro Larrañaga, todo esto se puede resumir en tres grandes puntos:

▶ Creará más trabajos de los que destruya.

▶ Ayudará a los humanos en un buen número de trabajos.

▶ Posibilitará un mundo más justo y con más posibilidades para la gente pobre que sea capaz de esforzarse en el estudio deje de serlo y mejore en sus condiciones de vida.

Seguramente la IA tenga mucho potencial de desarrollo, pero hay cosas que no será capaz de hacer.

¿Cuáles? Pedro Larrañaga, asegura que la respuesta a esto se relaciona con la paradoja de Moravec , “es decir por qué la IA hace fácil lo difícil) (para un humano) y viceversa. Al parecer el esfuerzo necesario para copiar cada habilidad humana es proporcional a la antigüedad con que ésta apareció en nuestro árbol genealógico. El “amor”, la “creatividad”, la “empatía” probablemente sean aspectos del ser humano que le van a costar incorporar a un sistema de IA”.

Por último, Andrés Torrubia cree que a la IA le vamos a poner freno como sociedad. “Desgraciadamente hay tanto hype, tanta expectación, que muchas empresas sacan cosas mal hechas” con el consiguiente riesgo que ello conlleva. Y pone un paralelismo con la web de Renfe “famosa por lo mal que funciona”. El problema, en su opinión, es si trasladamos esa isma sensación a los primeros sistemas de reconocimiento facial que falle, por ejemplo.

“Es un tema social. Puede ser disruptivo a nivel económico y socialmente se frene o por malas implementaciones. Es un problema que hay que tratar de manera sensata. No tiene que estar mal ejecutado. Así que crucemos dedos para que no haya una web de Renfe en la implementación de la IA”